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COMPOSITE TRAINING IMAGES FOR SYNTHETIC DISCRIMINANT FUNCTIONS

机译:综合判别功能的复合训练图像

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摘要

The use of composite images allows more images to be included in the construction of synthetic discriminant functions without increasing the training-set cardinality. This provides lower computational overhead or allows inclusion of more training information for the same computational load. The procedure is demonstrated with the minimum-average-correlation-energy synthetic discriminant function as an example. [References: 7]
机译:复合图像的使用允许在合成判别函数的构造中包含更多图像,而不会增加训练集的基数。对于相同的计算负载,这提供了较低的计算开销或允许包含更多的训练信息。以最小平均相关能量合成判别函数为例进行说明。 [参考:7]

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